目錄
- 1. 解題思路
- 2. 具體解析實現
- 3. 單元測試
用例：有一段sql語句，我們需要從中截取出所有字段部分，以便進行后續的類型推斷或者別名字段抽取定義，請給出此解析方法。
想來很簡單吧，因為 sql 中的字段列表，使用方式有限，比如 a as b, a, a b...
1. 解題思路
如果不想做復雜處理，最容易想到的，就是直接用某個特征做分割即可。比如，先截取出 字段列表部分，然后再用逗號',' 分割，就可以得到一個個的字段了。然后再要細分，其實只需要用 as 進行分割就可以了。
看起來好像可行，但是存在許多漏洞，首先，這里面有太多的假設：各種截取部分要求必須符合要求，必須沒有多余的逗號，必須要有as 等等。這明顯不符合要求了。
其二，我們可以換一種轉換方式。比如先截取到field部分，然后先以 as 分割，再以逗號分割，然后取最后一個詞作為field。
看起來好像更差了，截取到哪里已經完全不知道了。即原文已經被破壞殆盡，而且同樣要求要有 as 轉換標簽，而且對于函數覬覦有 as 的場景，就完全錯誤了。
其三，最好還是自行一個個單詞地解析，field 字段無外乎幾種情況，1. 普通字段如 select a; 2. 帶as的普通字段如 select a as b; 3. 帶函數的字段如 select coalesce(a, b); 4. 帶函數且帶as的字段如 select coalesce(a, b) ab; 5. 函數內帶as的字段如 select cast(a as string) b; ... 我們只需依次枚舉對應的情況，就可以將字段解析出來了。
看起來是個不錯的想法。但是具體實現如何？
2. 具體解析實現
主要分兩個部分，1. 需要定義一個解析后的結果數據結構，以便清晰描述字段信息； 2. 分詞解析sql并以結構體返回；
我們先來看看整個算法核心：
/**
* 功能描述: 簡單sql字段解析器
*
* 樣例如1:
* select COALESCE(t1.xno, t2.xno, t3.xno) as xno,
* case when t1.no is not null then 1 else null end as xxk001,
* case when t2.no is not null then 1 else null end as xxk200,
* case when t3.xno is not null then 1 else null end as xx3200
* from xxk001 t1
* full join xxkj100 t2 on t1.xno = t2.xno
* full join xxkj200 t3 on t1.xno = t3.xno;
*
* 樣例如2:
* select cast(a as string) as b from ccc;
*
* 樣例如3:
* with a as(select cus,x1 from b1), b as (select cus,x2 from b2)
* select a.cus as a_cus from a join b on a.cus=b.cus where xxx;
*
* 樣例如4:
* select a.xno,b.xx from a_tb as a join b_tb as b on a.id = b.id
*
* 樣例如5:
* select cast \t(a as string) a_str, cc (a as double) a_double from x
*
*/
public class SimpleSqlFieldParser {
/**
* 解析一段次標簽sql 中的字段列表
*
* @param sql 原始sql, 需如 select xx from xxx join ... 格式
* @return 字段列表
*/
public static ListSelectFieldClauseDescriptor> parse(String sql) {
String columnPart = adaptFieldPartSql(sql);
int deep = 0;
ListStringBuilder> fieldTokenSwap = new ArrayList>();
StringBuilder currentTokenBuilder = new StringBuilder();
ListSelectFieldClauseDescriptor> fieldList = new ArrayList>();
fieldTokenSwap.add(currentTokenBuilder);
int len = columnPart.length();
char[] columnPartChars = columnPart.toCharArray();
for(int i = 0; i len; i++) {
// 空格忽略，換行忽略，tab忽略
// 字符串相接
// 左(號入棧，++deep；
// 右)號出棧，--deep；
// deep>0 忽略所有其他直接拼接
// as 則取下一個值為fieldName
// case 則直接取到end為止；
//,號則重置token，構建結果集
char currentChar = columnPartChars[i];
switch (currentChar) {
case '(':
++deep;
currentTokenBuilder.append(currentChar);
break;
case ')':
--deep;
currentTokenBuilder.append(currentChar);
break;
case ',':
if(deep == 0) {
addNewField(fieldList, fieldTokenSwap, true);
fieldTokenSwap = new ArrayList>();
currentTokenBuilder = new StringBuilder();
fieldTokenSwap.add(currentTokenBuilder);
break;
}
currentTokenBuilder.append(currentChar);
break;
case ' ':
case '\t':
case '\r':
case '\n':
if(deep > 0) {
currentTokenBuilder.append(currentChar);
continue;
}
if(currentTokenBuilder.length() == 0) {
continue;
}
// original_name as --> alias
if(i + 1 len) {
int j = i + 1;
// 收集連續的空格
StringBuilder spaceHolder = new StringBuilder();
boolean isNextLeftBracket = false;
do {
char nextChar = columnPart.charAt(j++);
if(nextChar == ' ' || nextChar == '\t'
|| nextChar == '\r' || nextChar == '\n') {
spaceHolder.append(nextChar);
continue;
}
if(nextChar == '(') {
isNextLeftBracket = true;
}
break;
} while (j len);
if(isNextLeftBracket) {
currentTokenBuilder.append(currentChar);
}
if(spaceHolder.length() > 0) {
currentTokenBuilder.append(spaceHolder);
i += spaceHolder.length();
}
if(isNextLeftBracket) {
// continue next for, function begin
continue;
}
}
if(fieldTokenSwap.size() == 1) {
if(fieldTokenSwap.get(0).toString().equalsIgnoreCase("case")) {
String caseWhenPart = CommonUtil.readSplitWord(
columnPartChars, i, " ", "end");
currentTokenBuilder.append(caseWhenPart);
if(caseWhenPart.length() = 0) {
throw new BizException("語法錯誤，未找到case..when的結束符");
}
i += caseWhenPart.length();
}
}
addNewField(fieldList, fieldTokenSwap, false);
currentTokenBuilder = new StringBuilder();
fieldTokenSwap.add(currentTokenBuilder);
break;
// 空格忽略
default:
currentTokenBuilder.append(currentChar);
break;
}
}
// 處理剩余尚未存儲的字段信息
addNewField(fieldList, fieldTokenSwap, true);
return fieldList;
}
/**
* 新增一個字段描述
*
* @param fieldList 字段容器
* @param fieldTokenSwap 候選詞
*/
private static void addNewField(ListSelectFieldClauseDescriptor> fieldList,
ListStringBuilder> fieldTokenSwap,
boolean forceAdd) {
int ts = fieldTokenSwap.size();
if(ts == 1 forceAdd) {
// db.original_name,
String fieldName = fieldTokenSwap.get(0).toString();
String alias = fieldName;
if(fieldName.contains(".")) {
alias = fieldName.substring(fieldName.lastIndexOf('.') + 1);
}
fieldList.add(new SelectFieldClauseDescriptor(fieldName, alias));
return;
}
if(ts 2) {
return;
}
if(ts == 2) {
// original_name alias,
if(fieldTokenSwap.get(1).toString().equalsIgnoreCase("as")) {
return;
}
fieldList.add(new SelectFieldClauseDescriptor(
fieldTokenSwap.get(0).toString(),
fieldTokenSwap.get(1).toString()));
}
else if(ts == 3) {
// original_name as alias,
fieldList.add(new SelectFieldClauseDescriptor(
fieldTokenSwap.get(0).toString(),
fieldTokenSwap.get(2).toString()));
}
else {
throw new BizException("字段語法解析錯誤，超過3個以字段描述信息:" + ts);
}
}
// 截取適配 field 字段信息部分
private static String adaptFieldPartSql(String fullSql) {
int start = fullSql.lastIndexOf("select ");
int end = fullSql.lastIndexOf(" from");
String columnPart = fullSql.substring(start + "select ".length(), end);
return columnPart.trim();
}
}
應該說是比較簡單的，一個for, 一個 switch ，就搞定了。其他的，更多的是邏輯判定。
下面我們來看看字段描述類的寫法，其實就是兩個字段，源字段和別名。
/**
* 功能描述: sql字段描述 select 字段描述類
*
*/
public class SelectFieldClauseDescriptor {
private String fieldName;
private String alias;
public SelectFieldClauseDescriptor(String fieldName, String alias) {
this.fieldName = fieldName;
this.alias = alias;
}
public String getFieldName() {
return fieldName;
}
public String getAlias() {
return alias;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
SelectFieldClauseDescriptor that = (SelectFieldClauseDescriptor) o;
return Objects.equals(fieldName, that.fieldName)
Objects.equals(alias, that.alias);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(fieldName, alias);
}
@Override
public String toString() {
return "SelectFieldClauseDescriptor{" +
"fieldName='" + fieldName + '\'' +
", alias='" + alias + ''' +
'}';
}
}
它存在的意義，僅僅是為了使用方更方便取值，以為更進一步的解析提供了依據。
3. 單元測試
其實像寫這種工具類，單元測試最是方便簡單。因為最初的結果，我們早已預料，以測試驅動開發最合適不過了。而且，基本上一出現不符合預期的值時，很快速就定位問題了。
/**
* 功能描述: sql字段解析器測試
**/
public class SimpleSqlFieldParserTest {
@Test
public void testParse() {
String sql;
ListSelectFieldClauseDescriptor> parsedFieldList;
sql = "select COALESCE(t1.xno, t2.xno, t3.xno) as xno,\n" +
" case when t1.xno is not null then 1 else null end as xxk001,\n" +
" case when t2.xno is not null then 1 else null end as xxk200,\n" +
" case when t3.xno is not null then 1 else null end as xx3200\n" +
" from xxk001 t1\n" +
" full join xxkj100 t2 on t1.xno = t2.xno\n" +
" full join xxkj200 t3 on t1.xno = t3.xno;";
parsedFieldList = SimpleSqlFieldParser.parse(sql);
System.out.println("result:");
parsedFieldList.forEach(System.out::println);
Assert.assertEquals("字段個數解析不正確",
4, parsedFieldList.size());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"xno", parsedFieldList.get(0).getAlias());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"xx3200", parsedFieldList.get(3).getAlias());
sql = "select cast(a as string) as b from ccc;";
parsedFieldList = SimpleSqlFieldParser.parse(sql);
System.out.println("result:");
parsedFieldList.forEach(System.out::println);
Assert.assertEquals("字段個數解析不正確",
1, parsedFieldList.size());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"b", parsedFieldList.get(0).getAlias());
sql = "with a as(select cus,x1 from b1), b as (select cus,x2 from b2)\n" +
" select a.cus as a_cus, cast(a \nas string) as a_cus2, " +
"b.x2 b2 from a join b on a.cus=b.cus where xxx;";
parsedFieldList = SimpleSqlFieldParser.parse(sql);
System.out.println("result:");
parsedFieldList.forEach(System.out::println);
Assert.assertEquals("字段個數解析不正確",
3, parsedFieldList.size());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"a_cus", parsedFieldList.get(0).getAlias());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"b2", parsedFieldList.get(2).getAlias());
sql = "select a.xno,b.xx,qqq from a_tb as a join b_tb as b on a.id = b.id";
parsedFieldList = SimpleSqlFieldParser.parse(sql);
System.out.println("result:");
parsedFieldList.forEach(System.out::println);
Assert.assertEquals("字段個數解析不正確",
3, parsedFieldList.size());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"xno", parsedFieldList.get(0).getAlias());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"qqq", parsedFieldList.get(2).getAlias());
sql = "select cast (a.a_int as string) a_str, b.xx, coalesce \n( a, b, c) qqq from a_tb as a join b_tb as b on a.id = b.id";
parsedFieldList = SimpleSqlFieldParser.parse(sql);
System.out.println("result:");
parsedFieldList.forEach(System.out::println);
Assert.assertEquals("字段個數解析不正確",
3, parsedFieldList.size());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"a_str", parsedFieldList.get(0).getAlias());
Assert.assertEquals("字段原始名解析不正確",
"cast (a.a_int as string)", parsedFieldList.get(0).getFieldName());
Assert.assertEquals("字段別名解析不正確",
"qqq", parsedFieldList.get(2).getAlias());
Assert.assertEquals("字段原始名解析不正確",
"coalesce \n( a, b, c)", parsedFieldList.get(2).getFieldName());
}
}
至此，一個簡單的字段解析器完成。小工具，供參考！
到此這篇關于sql字段解析器的實現示例的文章就介紹到這了,更多相關sql字段解析器內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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